Plataforma de optimización de GenAI para evaluar modelos, mejorar prompts y agentes, y seleccionar configuraciones según métricas de negocio.
Promptic ayuda a los equipos a evaluar y mejorar aplicaciones de AI mediante datos representativos, resultados esperados y métricas de negocio. Abarca la comparación de modelos, la optimización de prompts, la evaluación de agentes, la extracción de información y los flujos de trabajo de selección de herramientas.
Los usuarios pueden comparar configuraciones candidatas en cuanto a calidad, coste y latencia, inspeccionar el comportamiento en producción mediante trazas de OpenTelemetry y recuperar o implementar una configuración validada desde los flujos de trabajo de la aplicación.
Optimiza prompts según ejemplos etiquetados, evaluadores y métricas de negocio. Promptic admite prompts con múltiples variables y plantillas estructuradas de mensajes de chat, para que los experimentos coincidan con el formato utilizado en una aplicación.
Compara distintos modelos fundacionales en la misma tarea y contrasta la calidad, el coste de inferencia y la latencia para identificar una configuración que se ajuste a las prioridades del proyecto.
Evalúa agentes completos y compara sus resultados, artefactos, trayectorias y arquitecturas, incluidos los flujos de trabajo que utilizan enrutamiento, recuperación o herramientas.
Captura llamadas a LLM, llamadas a herramientas y pasos del flujo de trabajo mediante spans independientes del proveedor. Las trazas pueden incluir cargas útiles de solicitud y respuesta, recuentos de tokens, coste y latencia para la depuración y la optimización.
Puntúa únicamente los campos de salida relevantes, con inclusión por campo, ponderación, gestión de campos obligatorios, sobrescrituras de estrategia y comportamiento configurable del evaluador basado en LLM.
Usa el SDK de Python, la API REST, la CLI o los flujos de trabajo documentados del panel para instrumentar aplicaciones, gestionar experimentos y recuperar prompts o configuraciones optimizados. El SDK admite trazado nativo para OpenAI, Anthropic, Google, LangChain y Cohere.
Ejecuta el mismo conjunto de datos de evaluación en modelos candidatos y sopesa la calidad de los resultados frente al coste de inferencia y la latencia antes de decidir qué implementar.
Compara arquitecturas completas de agentes, inspecciona las trazas y los spans que fallan y valida una implementación revisada con casos fijos antes de ponerla en producción.
Optimiza prompts para documentos u otras tareas estructuradas y, a continuación, evalúa individualmente los campos de salida importantes para que los campos opcionales o ruidosos no oculten regresiones relevantes.
Evalúa la fiabilidad con la que un modelo selecciona herramientas de un servidor MCP y utiliza la evidencia de las trazas para investigar enrutamientos incorrectos, reintentos u otros fallos en el uso de herramientas.
Promptic puede optimizar prompts, comparar modelos, evaluar arquitecturas de agentes, mejorar flujos de trabajo de extracción de información y optimizar la selección de herramientas por parte del modelo. La documentación también describe la compatibilidad con prompts de múltiples variables, prompts de mensajes de chat y evaluación de resultados estructurados.
Los usuarios proporcionan entradas representativas y resultados esperados, definen las métricas relevantes y comparan prompts, modelos o arquitecturas candidatas con el mismo conjunto de datos. Promptic muestra las diferencias en los resultados y ayuda a seleccionar una configuración según las compensaciones elegidas.
Promptic utiliza instrumentación basada en OpenTelemetry para capturar llamadas a LLM, llamadas a herramientas y pasos del flujo de trabajo. Los datos de las trazas pueden incluir cargas útiles, recuentos de tokens, coste y latencia, y posteriormente utilizarse para depuración, creación de conjuntos de datos y optimización.
Sí. Promptic documenta un SDK de Python, una API REST, flujos de trabajo de CLI y flujos de trabajo basados en el panel. El SDK de Python ofrece inicialización directa para el trazado y admite integraciones con OpenAI, Anthropic, Google, LangChain y Cohere.
La página de precios distingue los créditos de Promptic del uso de modelos o tokens. Los usuarios pueden aportar sus propias claves de modelos, mientras que el uso gestionado de modelos es opcional en los planes aplicables y se factura por separado; las condiciones para empresas se personalizan.
Los datos de tráfico son solo como referencia.
deepchecks.com
Plataforma para evaluar, probar y monitorizar LLM, prompts, modelos, RAG y agentes
lunary.ai
Plataforma de observabilidad y gestión de prompts para aplicaciones basadas en modelos de lenguaje (LLM). Ayuda a los equipos a supervisar, mejorar y proteger chatbots, agentes y otros flujos de trabajo con LLM.
www.cybedefend.com
CybeDefend es una plataforma de seguridad de código diseñada para flujos de trabajo de programación con IA. Su capa VibeDefend revisa los prompts de los agentes y los diffs, aplica reglas de proyecto y de negocio, protege frente a acciones riesgosas y combina análisis de código, dependencias, secretos, infraestructura y CI/CD antes de una pull request.
testmuai.com
Plataforma de ingeniería de calidad para planificar, crear, ejecutar y analizar pruebas de aplicaciones web y móviles, además de evaluar agentes conversacionales y otros agentes de IA.
braintrust.dev
Plataforma de observabilidad de IA para rastrear el comportamiento en producción, evaluar modelos y detectar regresiones antes de que lleguen a los usuarios.
promptmetheus.com
IDE web de ingeniería de prompts para crear, probar y optimizar prompts para aplicaciones, agentes y flujos de trabajo basados en modelos de lenguaje.
